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大阪歯科大学

学部を超えた学び
ODU歯科医療連携プログラム

本学では、多様なニーズに対応できる歯科医療人としての実践力向上を目指して、学部を超えた共通カリキュラム「ODU歯科医療連携プログラム」を開設しました。
このプログラムでは、歯学部・医療保健学部の「学びをつなぐ」ことで、歯科医療の専門職に求められる多職種連携、チーム医療に必要となる実践力を高めるだけでなく、社会人としての人間力、汎用的能力の育成を目指します。

プログラムについて

プログラムは各学部で開講される科目群を特定の教育領域ごとに再編し、オンデマンド教材や外部アセスメントテストなどの学部連携コンテンツを活用しながら構築します。
プログラム修了者には、修了証を発行します。

プログラムで身につけられる力

  1. 歯科医療の専門職に求められる倫理観・医療安全、地域包括ケアシステム、健康長寿社会などの多様化するニーズに対応する力
  2. 歯科、医療、福祉に関連する様々な専門職への理解を深め、多職種連携・チーム医療の実践に向けて主体的に取り組む力
  3. 予測不可能な時代において、ニーズに受動的に対応するだけでなく、幅広い関心を持って自らのキャリアパスを形成する力

数理・データサイエンス・AI領域

ODU歯科医療連携プログラムの第1号として、2020年度より、数理・データサイエンス・AI領域をスタートします。
歯科医療はじめ医療分野においては予防、診断、治療のいずれにおいてもAIやデータサイエンスの活用が期待されています。画像診断やカルテ解析による疾患診断などはもちろん、医療保険制度や医療提供体制を含む医療システムへの活用もみられるようになっており、地域包括ケアシステム、健康長寿社会などのニーズへの対応においてAIやデータサイエンスの知識は必要不可欠となっています。

●数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)について

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)は、学生の数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、かつ、それを適切に理解し活用する基礎的な能力を育成するため、数理・データサイエンス・AIに関する知識及び技術について体系的な教育を行う大学等の正規の課程(教育プログラム)を文部科学大臣が認定及び選定して奨励するものです。

「数理・データサイエンス・AI領域」の特徴

【特徴1】各学部の既存科目をベースとしたプログラム構成

このプログラムは既存の開講科目を有機的に組み合わせ、数理・データサイエンス・AI に関する知識、技能、態度をより深く学び、修得できるように編成しています。患者中心の医療に向けて、科学的根拠に基づく医療(Evidence-Based Medicine:EBM) の実現にデータ解析が果たす役割は非常に大きいものです。そのため、本学では統計・数理に関する科目はもちろん、歯科医療の専門教育科目もプログラムの対象としています。

【特徴2】プログラム履修マップを活用した体系的な学習

歯科医療の専門科目と数理・データサイエンス・AI 領域の「連関」を理解しながら学習を進めるためのプログラム・マップをご用意しました。マップの横軸は学習方法を表し、縦軸は学習領域を表します。「知る」「問う」「実践する」の3段階で、各科目の授業形態別にマッピングしています。たとえば、同じ「知る」を中心とした授業でも、「最新事例などの知識習得」を中心とした学習ならフェーズ1、「実データを使った技術や手法の習得」を中心とした学習ならフェーズ3にマッピングされます。

【特徴3】学部連携オンデマンド講義による理解の統合と深化

2020 年度に実施した学生による授業評価アンケートで要望の多かった「歯科医療分野における最新活用事例」を本学オリジナルのオンデマンド教材(e-learning) としてご用意します。(2021 年夏ごろより配信予定)
学部横断カリキュラムとして、実際の医療現場でどのように数理・データサイエンス・AI 領域の知識が活用されているのか、理解を深めます。

プログラム自己点検評価

本プログラムは、本学の情報教育に関する数理・データサイエンス・AI関連の既存科目群を体系的に整理し、一見、関連性がないように見える歯科医療分野の科目がどのように数理・データサイエンス・AI分野と結びついているのか、受講者自身が意識し、理解を深めることで、実践力を身につけることを目標とします。
プログラムの自己点検では、受講者の能動的・主体的な学習が促進されているか、数理・データサイエンス・AI領域への興味関心が高まっているかを検証します。